En 2021, l’IA Laboratoire de recherche Esprit profond a annoncé le développement de son premier réseau neuronal de biologie numérique, AlphaFoldLe modèle était capable de prédire avec précision la structure 3D des protéines, qui détermine les fonctions de ces molécules. « Nous ne sommes que des sacs d’eau flottants qui se déplacent », explique Pushmeet Kohli, vice-président de la recherche chez DeepMind. « Ce qui nous rend spéciaux, ce sont les protéines, les éléments constitutifs de la vie. La façon dont elles interagissent entre elles est ce qui permet la magie de la vie. »
AlphaFold a été considéré par la revue Science comme la percée de l’année en 2021. En 2022, c’était le article de recherche le plus cité en IA. « Les gens suivent (les structures protéiques) depuis de nombreuses décennies et n’ont pas pu faire autant de progrès », explique Kohli. « Puis est arrivée l’IA. » DeepMind a également publié le Base de données sur la structure des protéines AlphaFold– qui contenait les structures protéiques de presque tous les organismes dont le génome a été séquencé – le rendant ainsi accessible gratuitement aux scientifiques du monde entier.
Plus que 1,7 million de chercheurs dans 190 pays l’ont utilisé pour des recherches allant de la conception d’enzymes mangeuses de plastique au développement de vaccins plus efficaces contre le paludisme. Un quart des recherches impliquant AlphaFold étaient consacrées à la compréhension du cancer, COVID-19[feminineet les maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson et la maladie d’Alzheimer. L’année dernière, DeepMind a publié sa nouvelle génération d’AlphaFold, qui a étendu son algorithme de prédiction de structure aux biomolécules telles que les acides nucléiques et les ligands.
« Cela a démocratisé la recherche scientifique », explique Kohli. « Les scientifiques qui travaillaient dans un pays en développement sur une maladie tropicale négligée n’avaient pas accès aux fonds nécessaires pour calculer la structure d’une protéine. Désormais, en un clic, ils peuvent accéder à la base de données AlphaFold et obtenir ces prévisions gratuitement. » Par exemple, l’un des premiers partenaires de DeepMind, la Drugs for Neglected Diseases Initiative, a utilisé AlphaFold pour développer des médicaments contre des maladies qui touchent des millions de personnes, comme la maladie du sommeil, la maladie de Chagas et la leishmaniose, mais qui font l’objet de relativement peu de recherches.
La dernière avancée de DeepMind s’appelle AlphaMissense. Le modèle catégorise les mutations dites faux-sens, c’est-à-dire les altérations génétiques qui peuvent entraîner la production de différents acides aminés à des positions particulières dans les protéines. De telles mutations peuvent altérer la fonction de la protéine elle-même, et AlphaMissense attribue un score de probabilité que cette mutation soit pathogène ou bénigne. « Comprendre et prédire ces effets est crucial pour la découverte de maladies génétiques rares », explique Kohli. L’algorithme, publié l’année dernière, a classé environ 89 % de tous les faux-sens humains possibles. Auparavant, seulement 0,1 pour cent de toutes les variantes possibles avaient été cliniquement classées par les chercheurs.
« Ce n’est que le début », dit Kohli. En fin de compte, il pense que l’IA pourrait éventuellement conduire à la création d’une cellule virtuelle qui pourrait accélérer radicalement la recherche biomédicale, permettant ainsi d’explorer la biologie in silico plutôt que dans des laboratoires du monde réel. « Grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique, nous disposons enfin des outils nécessaires pour comprendre ce système très sophistiqué que nous appelons la vie. »
Cet article paraît dans le numéro de juillet/août 2024 de Magazine WIRED Royaume-Uni.
